Русскоязычные хакеры охотятся за клиентами швейцарских, австрийских и немецких банков

Русскоязычные хакеры охотятся за клиентами швейцарских и австрийских банков

Специалисты «Лаборатории Касперского» обнаружили новые модификации банковского троянца Emotet – теперь под прицел зловреда, замеченного впервые в 2014 году, попали клиенты нескольких швейцарских банков.

Киберпреступники используют целый набор современных вредоносных технологий, чтобы добраться до финансовых средств жертвы, и, судя по найденным участкам кода, хорошо владеют русским языком.

Антивирусные эксперты заинтересовались троянцем еще в прошлом году – его отличала сложная модульная архитектура, технологии автоматической кражи денег с банковских счетов, а также избирательность – атаки были нацелены на небольшое число немецких и австрийских банков. Однако злоумышленники быстро прекратили активность, а командные серверы перестали отвечать зараженным узлам. Тем не менее, очевидная высокая техническая подготовка кампании не оставляла сомнений, что последует новая волна атак, первые из которых были зарегистрированы уже в январе этого года. Обновленная версия банкера не только расширила список жертв, но и стала тщательнее маскировать свою деятельность.

Emotet распространяется посредством спам-писем на немецком языке с вредоносными ссылками или вложениями, внутри которых находится загрузчик зловреда. При этом файл намеренно имеет очень длинное имя, чтобы скрыть от пользователя расширение «exe» в Проводнике Windows, который обычно не отображает на экране название полностью. Также с целью усложнения детектирования антивирусами основная часть троянца скачивается специальным загрузчиком в зашифрованном виде.

Троянец включает в себя целый набор вредоносных модулей: для отправки спама, организации DDoS-атак и воровства учетных записей электронной почты. Но свою главную задачу – кражу денег – Emotet выполняет благодаря модулю модификации веб-трафика. Внедряя зловредный код в страницы системы онлайн-банкинга, преступники автоматически инициируют перевод средств, а так как обойти систему двухфакторной аутентификации невозможно, троянец привлекает к участию самого пользователя – для обмана жертвы используются убедительные приемы социальной инженерии. В результате зараженный пользователь не только лишается собственных средств, но также распространяет троянца по контактам своей адресной книги.

«Пример Emotet показывает, что злоумышленникам не нужно даже изобретать принципиально новые трюки – достаточно эффективно использовать существующие. Жертвами выбраны только клиенты определенных банков, фальшивые письма рассылки составлены очень правдоподобно, схема дальнейшего распространения продумана до мелочей, а механизм финансовых краж автоматизирован настолько, насколько это вообще возможно. Если лет пять назад от подобного целиком защищал простой здравый смысл, то теперь с ростом профессионализма хакеров безопасность своих денежных средств лучше доверять надежным защитным средствам класса Internet Security», – отмечает Алексей Шульмин, антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru